论文总字数：19931字

目 录

1 引言 1

2 数据及处理方法 2

2.1 研究区概况 2

2.2 数据来源及预处理 2

2.3 应用CASA模型估算草地NPP 3

2.4 草地生态系统植被碳储量估算 3

3 气候变化的主要特征 4

3.1 主要气候要素空间分布特征 4

3.2 主要气候要素时间变化特征 5

3.3 主要气候要素突变检测 5

4 草地植被碳储量与气象因子的耦合关系 6

4.1 草地生态系统植被碳储量时空变化特征 6

4.2 主要气候因子与植被碳密度相关性分析 8

5 结论 9

参考文献 10

致谢 13

气候变化对草地生态系统碳储量的影响——以新疆为例

彭擎

，China

Abstract：Based on the monthly temperature ,precipitation and solar radiation data observed by meteorological station in Xinjiang during the period of 1984-2013,vegetation carbon storage are calculated by using CASA model. Using the climate tendency rate,IDW interpolation technique,Mann Kendall test and correlation analysis and other methods,to analyze the temporal and spatial variation characteristics of precipitation and its effects on the vegetation carbon density and carbon storage of Xinjiang grassland ecosystem in recent 3 decades.The main conclusions are as follows:(1)The grassland vegetation carbon density spatial and temporal distribution in Xinjiang have great disparity of regional differences, with the characteristics of high-northwest,low-northeast,northern Xinjiang higher than southern Xinjiang and the average carbon density is generally increased by 0.323gC/m² per year.The vegetation carbon storage of grassland ecosystem generally showed a trend of fluctuation, and increased with the trend rate of 0.9115TgC per year.(2)Both the annual mean temperature and precipitation in Xinjiang have a good correlation with the carbon density of grassland vegetation.And in the most of the regions showe positive correlation,which can show that in a certain range, the increase of air temperature and precipitation is conducive to the development and restoration of grassland ecosystem.(3)Using CASA model to estimate NPP, and then calculate the vegetation carbon density, carbon storage of grassland ecosystem is feasible,which can saves the large amount of human and financial resources, and reduces the error caused by the lack of data, the difficulty of data acquisition methods and other human factors.

Key words：climate change,grassland ecosystem,CASA model,carbon storage

1 引言

气候变暖作为全球变化的主要特征之一，已经成为一个既定的事实^[1-3]。IPCC第五次报告指出，气候变化比最初的认知要更为严重，在过去的30年里，每10年的表面温度均要比人类有记录以来的任何10年高，且2000年以后的十几年气温最高^[4]。在全球气候变暖的背景下，在中亚地区的气候变化是非常显著，自19世纪小冰期以后的100年左右一直处于波动性变暖的过程之中。新疆地处欧亚大陆腹地，随着气候变化，生态环境发生了变化显著。大量学者研究表明，新疆的气温和降水呈现上升的趋势^[5-7]。

对于气候变化徐贵青等^[8]研究了其对新疆生态环境的影响，研究结果表明，若在绿洲内部有降水增加，将有利于植被生产力的提高。针对新疆的气候变化，陈亚宁等^[9]对新疆水文资源变化对气候变化的响应进行研究，表明受气候变化的影响，新疆河流径流年内分布发生改变，同时气候变暖对区域水文循环产生一定的影响。刘敬强等^[10]研究了新疆特色林果业对气候变化的响应，研究表明，气候变暖对喜温林果产品的种植具有有利影响。张山清等^[11]研究新疆近48年自然植被净第一性生产力（NPP）与气候因子的相关性，同时提出新疆NPP对气候变化的可能响应。以上研究表明，气候变化对生态系统的结构和功能具有深远影响。而生态系统通过碳循环反馈于气候变化^[12]。气候变暖对陆地生态系统的影响已经成为全球变化研究的热点问题，而气候变暖对陆地生态系统碳循环的影响和陆地生态系统碳循环对气候变化的反馈作用成为全球气候变化研究的重要问题。

草地作为陆地植被中最重要、分布最广的生态系统类型之一，在全球碳循环和调节气候方面起着重要作用。研究气候变化对草地生态系统碳储量的影响对合理开发草地资源和提升草地生态系统生态服务价值具有重要意义。草地碳储量由植被和土壤两个部分的碳储量组成，而植被碳储量又包括地上草地和地下根系的碳储量。国内外诸多学者针对草地生物量碳储量开展了大量研究。目前，估算草地生态系统碳储量的方法主要有生物量实测法、碳密度法、遥感反演植被指数法和机理模型法。

Olson等^[13]研究了全球植被类型生物量碳密度，并以此建立数据库，进行全球植被碳储量的估算，得到全球草地生态系统的植被碳储量为50.4Pg。此类方法也在国际上获得了广泛应用。Ni^[14]通过碳密度法对我国草地生态系统碳储量进行估算，统计得，我国草地生态系统植被碳储量为3.06Pg。方精云等^[15]利用草地资源清查数据对我国草地生态系统碳储量进行估算。安尼瓦安·买提等^[16]进行样地调查实测生物量数据，获取平均碳密度进而估算草地植被的碳储量。王建林等^[17]通过此类方法对西藏草地植被碳密度和碳储量进行了估算，其植被碳密度55gC/m²,植被碳储量为189.4TgC。Paruelo等^[18]等利用NOAA/AVHRR数据获得NDVI值同时与实测草地生物量建立回归方程估算草地地上植物碳储量。Gao等^[19]利用MODIS-NDVI数据估算内蒙东部草甸的植被生物量。李克让等^[20]采用CEVSA模型对中国草地植被碳储量进行估算。Tan等^[21]利用ORCHDEE模型进行对青藏高原草地碳密度的估算。利用气象数据研究新疆近30年气候变化规律；同时结合相同时间尺度的遥感数据，利用CASA模型和统计学分析方法计算新疆近30年草地生态系统的净初级生产力（NPP），在此基础上估算新疆草地系统碳储量，探究新疆草地生态系统碳储量时空变化规律；通过气候变化和碳储量变化规律的对比得出气候变化对新疆草地生态系统碳储量的影响。从而进一步了解新疆地区的碳储存能力及其变化过程，为新疆草地生态系统保护和管理提供科学依据。

2 数据及处理方法

2.1 研究区概况

新疆属于典型的中亚地区，处于我国西北干旱地区，经纬度范围为34°25′N—49°10′N，73°40′E—96°23′E^[22]。总面积为1.66×10⁶km²，约占全国面积的六分之一。新疆地形主要特点是山脉与盆地相间，北有阿尔泰山，南有昆仑山，中中部有贯穿全疆的天山，将新疆分为南北两个部分，南部为塔里木盆地，北部为准格尔盆地。新疆属于典型的温带大陆干旱性气候，光热资源非常充沛。新疆作为我国重要的畜牧业生产基地，具有丰富的天然草场资源，各种天然草场约有5.73×10⁷hm²，草场面积居全国第3 位^[23-24]。新疆草地主要分布于天山、昆仑山、阿尔泰山、阿尔金山以及塔里木盆地和准格尔盆地边缘，还包括各河沿岸地区。

2.2 数据来源及预处理

（1）NDVI数据：马里兰大学GIMMS工作提供，GIMMS-NDVI产品的空间分辨率为8km×8km，时间分辨率为15d，数据经过MVC法处理和订正，并且经过重采样和时间序列的滤波处理，经过裁剪获得新疆地区NDVI数据集。

（2）气象数据：新疆59个气象站点1984-2013年的逐日气温和降水观测数据由中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.ov. cn/index.jsp)提供，以及13个站点的逐日太阳辐射数据。获取各站点的经纬度信息，将气温、降水、太阳辐射数据在ArcGIS中进行反距离加权法空间插值（IDW），获得和GIMMS-NDVI数据空间分辨率、投影一致的多年逐月气象数据栅格数据集。利用Spatial Analysis模块中的掩膜工具进行提取，获得新疆1984-2013年逐月降水量、平均气温和总太阳辐射的栅格数据集。

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